近日，在国际合成生物学领域权威刊物美国化学学会合成生物学杂志（ACS Synthetic Biology，影响因子：5.316）上，清华大学教授李梢课题组《基于网络CRISPR-Cas9组合识别人体细胞中的协同机制》一文被作为封面文章发表。

　　课题组研究发现，中医经典名方六味地黄丸及其类方中，能识别出若干可以抑制肠炎细胞恶性转化的中药成分。

　　课题组针对我国消化道恶性肿瘤发病率逐年升高的趋势，试图从生物分子网络角度来认识炎癌转化和肿瘤发生的内在机理，有助于克服以往单靶标研究模式的局限，从系统的角度进行肿瘤的精准预防，促进肿瘤“治未病”研究的进展。

　　课题组提出了一个结合计算预测和实验分析为一体的方法，这一方法可以发现消化系统炎癌转化过程是如何发生和进展的。

　　随后课题组利用CIPHER（一种自主研制的、基于网络的全基因组致病基因预测方法）进行炎、癌相关基因预测，结合临床上消化系统不同部位（胃、肠和肝）、不同阶段（正常人、炎症和癌症患者）的公共基因表达谱数据，筛选出了哪些基因可能会影响消化系统的炎癌转化进程，也即与消化系统炎癌转化显著相关的候选基因集，构建出影响炎癌转化的关键因子网络。

　　接着，课题组使用转化生长因子（TGFβ1）诱导肠上皮细胞恶性转化，并用新的CRISPR-Cas9组合（一种基因治疗法，这种方法能够通过DNA剪切技术治疗多种疾病）进行筛选，识别炎癌转化关键子网中的差异遗传相互作用网络模块。通过对炎症诱导的差异遗传相互作用网络模块分析，揭示了显著差异的基因之间的功能协同特征。

　　最后，课题组以炎癌转化关键子网中的协同功能模块为干预靶标，从前期发现的具有抑制炎癌转化潜在功效的中医经典名方六味地黄丸及其类方中，识别出若干能够不同程度地干预网络中的代谢-免疫等协同作用模块、抑制肠炎细胞恶性转化的中药成分，为从机制上揭示中药的多成分协同作用提供了新依据、新途径。

　　课题组称，该研究建立了一条计算与实验相结合的网络研究途径，用于发现炎癌转化过程中的调控机制。并预测了可用于炎癌转化治疗的中药，为深入理解复杂疾病的发生过程提供了新的思路，同时也为网络药理学研究方法上的新进展作出了贡献。

　　据悉，早在2014年，该课题组就采用网络药理学、系统生物学方法，在“寒热”的生物学基础和中药方剂的研究上取得了新进展。该课题组创建了一套高精度的网络药理学智能算法，并在炎癌转化、中药网络调节机制等方面取得了系列成果，为促进中药“古方新用”探索了一条新路。